GRDN: شبكة كثيفة متبقية مجمعة لتنقية الصور الحقيقية ونمذجة الضوضاء الحقيقية باستخدام GAN

البحث الحديث في إزالة الضوضاء من الصور قد تقدم مع تطور هياكل التعلم العميق، خاصة شبكات العصبونات المتكررة. ومع ذلك، لا يزال إزالة الضوضاء من الصور الحقيقية تحديًا كبيرًا بسبب عدم القدرة على الحصول على أزواج مثالية من الصور الأصلية والصور الحقيقية الملوثة بالضوضاء. بفضل الإصدارات الحديثة لمجموعات البيانات المرجعية، اتجهت اهتمامات مجتمع إزالة الضوضاء من الصور الآن نحو مشكلة إزالة الضوضاء من الصور الحقيقية. في هذا البحث، نقترح شبكة كثيفة باقية مقسمة (GRDN)، وهي هيكل ممتد ومعمم لشبكة البقايا الكثيفة الرائدة (RDN). يتم تعريف الجزء الأساسي من RDN ككتلة كثيفة باقية مقسمة (GRDB) ويُستخدم كوحدة بنائية لـ GRDN. نظهر تجريبيًا أن أداء إزالة الضوضاء من الصور يمكن تحسينه بشكل كبير عن طريق ربط كتل GRDB. بالإضافة إلى تصميم هيكل الشبكة، قمنا أيضًا بتطوير طريقة جديدة لإنشاء نماذج ضوضاء حقيقية تعتمد على شبكات الخصومة التوليدية. نثبت تفوق الطرق المقترحة بتحقيق أعلى درجة فيما يتعلق بنسبتي الإشارة إلى الضوضاء القمة والتشابه الهيكلي في تحدي إزالة الضوضاء من صور NTIRE2019 - المسار الثاني: sRGB.